AI в компаниях

• Как начать внедрять агентскую разработку в большой легаси проект
• Как организовать обмен лучшими практиками внутри и между командами: реестр скиллов, единые шаблоны постановки задач, общие плагины, плейбуки, как сделать AGENTS.md и другие гайдлайны переносимыми с проекта на проект + выстроить процесс их постоянного улучшения
• Как обмазать метриками итерации работы над тулингом (правки AGENTS.md, новые скиллы, субагенты, etc) для большой команды (>100 человек)
• Внедрение и использование async cloud агентов
• Как оценивать влияние AI на продуктивность разработчиков и команд, какие метрики не буллшит
• Как переубеждать AI скептиков в команде и работать с ними
• Процессы контроля качества агентского кода (разные подходы к агентским ревью, оптимизация человеческого code review, любые другие проверки)
• Как AI меняет процессы QA, в том числе автоматизация того, что привыкли делать ручным QA
• Внедрение в процесс разработки типичной продуктовой компании + расширение на весь SDLC: как от ускорения этапа разработки перейти к прокачке всего процесса разработки
• Разные прикладные сценарии использования AI в SDLC, вроде автоматического фикса перфоманс регрессий / large scale рефакторинги
• Как внедрить AI в сильно зарегулированную компанию, какие варианты можно предложить
• Как меняется роль платформенных команд – что остаётся платформой, что уходит агентам и как в целом должен выглядеть DevEx в такой модели
• Как собеседовать разработчиков
• Как меняется обучение джунов

Работа с агентами

• Системный подход к улучшению и оценке эффективности промптов и скиллов
• Как писать системные промпты с guardrail'ами таким образом, чтобы агент работал четко по плану
• Подходы к оценке качества работы агента, как построить свой простой eval, на какие метрики смотреть
• Подробный гайд по настройке и тюнингу агентского ревью для своего проекта